Semantic Kernel + LM Studio 集成本地大语言模型

最近，我们探讨了如何利用Ollama平台在本地部署LLM，但是它所支持的模型种类有限。对于那些渴望接触更广泛的模型的用户来说，Hugging Face提供了一个理想的解决方案。Hugging Face不仅是一个模型和数据集的托管共享社区，更像是机器学习领域的GitHub，专注于LLM等资源的分享。通过使用LM Studio这样的工具，用户可以轻松地在本地下载、托管并运用Hugging Face上的模型，极大地简化了整个过程。本文将指导你如何使用LM Studio在本地运行Meta Llama 3——迄今为止最强大的开源LLM之一，并展示如何通过Semantic Kernel与之交互。运行 LLM 服务首先，你需要从LM Studio官网（https://lmstudio.ai/）下载并安装该软件。启动后，你可以在首页搜索和下载 Hugging Face 上的模型。例如，选择Llama 3 - 8B Instruct模型，只需点击下载，即可将其保存至本地。如果你遇到网络问题无法直接从H ………………………………